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4.3 Matplotlib, Seaborn - Coggle Diagram

- - - - import matplotlib.pyplot as plt
      - import numpy as np
      - Datos de ejemplo
      - x = np.linspace(0, 10, 100)
      - y = np.sin(x)
      - Crear un gráfico de líneas
      - plt.figure(figsize=(10, 6))
      - plt.plot(x, y, label='Seno', color='b')
      - plt.title('Gráfico de Seno')
      - plt.xlabel('x')
      - plt.ylabel('sin(x)')
      - plt.legend()
      - plt.grid(True)
      - plt.show()
- - - - import seaborn as sns
      - import matplotlib.pyplot as plt
      - Cargar un conjunto de datos de ejemplo
      - iris = sns.load_dataset('iris')
      - Crear un gráfico de dispersión
      - plt.figure(figsize=(10, 6))
      - sns.scatterplot(data=iris, x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', palette='viridis')
      - plt.title('Gráfico de Dispersión del Conjunto de Datos Iris')
      - plt.xlabel('Longitud del Sépalo')
      - plt.ylabel('Ancho del Sépalo')
      - plt.show()
- - - - Más flexible y personalizable.
      - Útil para gráficos básicos y avanzados.
      - Requiere más código para gráficos complejo
  - - - asado en Matplotlib pero con una sintaxis más simple.
      - Ideal para gráficos estadísticos y análisis de datos.
      - Proporciona estilos y paletas de colores atractivos por defecto.